📰 Esta Semana Temos

• Infraestrutura: A Anthropic anuncia um plano massivo de US$ 50 bilhões para construir novos data centers nos EUA, visando suprir a demanda pelo chatbot Claude.

• Pesquisa: Um novo estudo busca ensinar a IA a "enxergar" o mundo de forma mais humana, usando testes cognitivos para alinhar suas representações visuais.

• Plataformas: O LinkedIn atualiza sua plataforma com uma busca por IA, permitindo que usuários premium encontrem pessoas usando linguagem natural.

• Dados: A Wikipédia solicita formalmente que as empresas de IA parem de "raspar" (scraping) seu site e utilizem sua API paga para garantir a sustentabilidade da plataforma.

• Mercado: O SoftBank vende US$ 5,8 bilhões em ações da Nvidia, levantando alertas no mercado sobre uma possível bolha de supervalorização da IA.

• Ferramenta da Semana: O Pika é um assistente de IA que transforma simples comandos de texto ou imagens estáticas em vídeos curtos e animados.

Anthropic Anuncia Plano de US$ 50 Bilhões para Data Centers nos EUA

A startup de IA por trás do chatbot Claude expande massivamente sua infraestrutura de computação.

A Anthropic, empresa de inteligência artificial, anunciou um investimento de US$ 50 bilhões em infraestrutura de computação. O plano incluirá novos e vastos centros de dados no Texas e em Nova York, que serão construídos em parceria com a Fluidstack para alimentar seus sistemas de IA.

A construção desses enormes centros de dados leva, em média, dois anos e é necessária para o que a empresa vê como o próximo passo da IA.

📈 A Corrida pela Infraestrutura

A empresa afirmou que "a escala desse investimento é necessária para atender à crescente demanda por Claude de centenas de milhares de empresas, mantendo nossa pesquisa na vanguarda".

Este movimento reflete uma tendência de todo o setor, apesar das preocupações:

• Impacto Econômico: Os projetos da Anthropic devem criar cerca de 800 empregos permanentes e 2.400 empregos na construção civil.

• Investimento do Setor: Outros gigantes da tecnologia também estão expandindo. A Microsoft anunciou um "supercomputador gigantesco" conectando centros em Atlanta e Wisconsin, enquanto um relatório da TD Cowen destacou que a capacidade de data centers alugada no terceiro trimestre (7,4 GW) já ultrapassou o total do ano passado.

• Preocupações do Mercado: O enorme investimento da indústria em startups de IA que ainda não são lucrativas tem alimentado preocupações sobre uma possível bolha.

Diante desse cenário, a Anthropic afirmou que continuará a "priorizar abordagens econômicas e com uso eficiente de capital" para expandir seus negócios.

🧠 Ensinando a IA a Enxergar o Mundo como Nós

Nova pesquisa reorganiza as representações visuais de modelos de IA para torná-los mais robustos, úteis e confiáveis.

A inteligência artificial (IA) "visual" está em toda parte, ajudando a organizar fotos e até a dirigir carros. No entanto, esses sistemas poderosos nem sempre "enxergam" o mundo como os humanos. Um modelo pode identificar centenas de carros, mas falhar em notar a semelhança básica entre um carro e um avião (ambos são veículos de metal).

Uma nova pesquisa busca corrigir essas discrepâncias, alinhando melhor os sistemas de IA ao conhecimento humano.

👁️ O Desafio: O Teste do "Elemento Diferente"

Para entender como a IA organiza o mundo visual de forma diferente, os pesquisadores usaram a clássica tarefa do "elemento discrepante": escolher qual de três imagens não se encaixa.

• Onde Todos Concordam: Diante de uma anta, uma ovelha e um bolo, tanto humanos quanto a IA escolhem o bolo como o item diferente.

• Onde a IA Falha: Em casos mais complexos, a IA diverge. Diante de um gato, uma estrela-do-mar e um animal similar ao gato, a maioria dos humanos identifica a estrela-do-mar como a diferente. No entanto, muitos modelos de IA focam em características superficiais, como cor e textura, e escolhem o gato.

Isso revela um desalinhamento fundamental: o "mapa" interno da IA é desestruturado, com categorias como animais, alimentos e móveis misturadas.

💡 A Solução: Um Método de Alinhamento em Três Etapas

Para corrigir isso, foi proposto um método em três etapas, superando o desafio de usar conjuntos de dados humanos (que são pequenos demais para treinar IAs robustas):

1. Criação do "Professor": Um poderoso modelo de visão pré-treinado é cuidadosamente ajustado usando um pequeno conjunto de dados de julgamentos humanos (THINGS), criando um "modelo professor" que pensa de forma semelhante aos humanos.

2. Geração do AligNet: O "professor" é usado para gerar um novo e massivo conjunto de dados, chamado AligNet. Ele contém milhões de decisões de "elemento discrepante" semelhantes às humanas, usando milhões de imagens.

3. Treinamento do "Aluno": Finalmente, esse novo conjunto de dados é usado para treinar completamente outros modelos de IA (os "alunos"). Isso permite que eles reestruturem profundamente seus mapas internos, organizando-os de forma hierárquica, assim como o cérebro humano.

📊 Os Resultados: Modelos Mais Alinhados e Eficazes

Os modelos alinhados com este novo método não apenas concordaram significativamente mais com os julgamentos humanos em tarefas visuais, mas também se tornaram modelos de visão melhores em geral.

Eles apresentaram um desempenho muito superior em tarefas desafiadoras de IA, como:

• Aprendizado com Poucos Exemplos: Aprender uma nova categoria a partir de uma única imagem.

• Mudança de Distribuição: Tomar decisões confiáveis mesmo quando o tipo de imagem testada mudava.

Este trabalho representa um passo importante em direção a sistemas de IA mais robustos, intuitivos e confiáveis.

🔎 LinkedIn Adiciona Busca com IA para Encontrar Pessoas

A plataforma está expandindo o uso de linguagem natural para facilitar a descoberta de contatos profissionais.

O LinkedIn está integrando inteligência artificial a um dos seus recursos mais utilizados: a busca. Após lançar uma busca de empregos com IA nos EUA, a empresa agora expande essa funcionalidade para a busca de pessoas.

Nos últimos dois anos, a plataforma tem focado em adicionar IA em diversas áreas, desde anúncios e criação de conteúdo até assistência na contratação.

💬 Adeus Filtros, Olá Linguagem Natural

Até agora, encontrar a pessoa certa no LinkedIn exigia o uso de palavras-chave exatas ou a navegação por múltiplos filtros. A nova busca com IA foi projetada para simplificar esse processo.

Os usuários agora podem usar consultas em linguagem natural, como:

• "Encontre investidores no setor de saúde com experiência na FDA"

• "Pessoas que cofundaram uma empresa de produtividade e estão sediadas em Nova York"

• "Quem na minha rede pode me ajudar a entender redes sem fio"

🚀 A Tendência da Busca por IA

A busca é uma área onde todas as principais plataformas estão investindo em IA, com Google, Bing e até o Reddit adicionando respostas baseadas em IA. O LinkedIn, que pertence à Microsoft, está implementando o novo recurso inicialmente para usuários premium nos EUA, com planos de expansão global nos próximos meses.

Embora a ferramenta ainda esteja sendo aprimorada (consultas semelhantes podem trazer resultados diferentes), o objetivo é claro: tornar a rede de contatos mais acessível e útil.

📚 Wikipédia Pede às Empresas de IA que Usem sua API Paga

A fundação busca garantir a sustentabilidade do site na era da IA, solicitando que parem de extrair dados por outros métodos (scraping).

A Fundação Wikimedia, organização por trás da Wikipédia, apresentou um plano para garantir que a enciclopédia online continue sendo mantida na era da inteligência artificial, mesmo diante de uma queda no tráfego de usuários humanos.

Em uma postagem de blog, a fundação pediu aos desenvolvedores de IA que usem seu conteúdo "de forma responsável". Isso inclui duas solicitações principais:

1. Atribuição Adequada: Dar crédito aos colaboradores humanos cujo conteúdo é usado para gerar resultados de IA.

2. Uso da API Paga: Acessar o conteúdo por meio de sua plataforma paga, a Wikimedia Enterprise.

💸 O Papel da Wikimedia Enterprise

A plataforma Enterprise, de adesão opcional, permite que empresas utilizem o conteúdo da Wikipédia em larga escala. A fundação explica que isso evita "sobrecarregar severamente os servidores da Wikipédia" e, por ser um produto pago, permite que as empresas de IA apoiem financeiramente a missão sem fins lucrativos da organização.

🤖 O Problema dos "Bots Disfarçados"

Embora a publicação não ameace com ações legais, ela surge após a Wikipédia notar que bots de IA estavam fazendo "scraping" (raspagem) de seu site enquanto tentavam se passar por humanos.

A organização descobriu que picos de tráfego excepcionalmente altos em maio e junho vieram desses bots. Enquanto isso, as "visualizações de páginas por humanos" caíram 8% em relação ao ano anterior.

A fundação também reiterou sua própria estratégia de IA, afirmando que usará a tecnologia para auxiliar os editores voluntários em tarefas tediosas, como traduções e outras ferramentas de apoio, sem substituí-los.

📉 Alerta de Bolha? SoftBank Vende US$ 5,8 Bilhões em Ações da Nvidia

A Nvidia tornou-se a empresa mais valiosa da bolsa de Nova York neste ano em meio à corrida pela IA, mas pode ter atingido seu pico.

A Nvidia foi uma das empresas que mais se beneficiaram da corrida pela inteligência artificial, atingindo o marco histórico de US$ 5 trilhões em valor de mercado e se tornando a empresa mais valiosa da bolsa de Nova York.

No entanto, nesta terça-feira (11), o grupo japonês SoftBank, um dos principais investidores da companhia, anunciou que vendeu US$ 5,8 bilhões em participações na Nvidia. A decisão acendeu um alerta no mercado de que o ritmo de crescimento acelerado da IA pode ter atingido seu pico.

💰 O Fator Michael Burry

A possibilidade de uma bolha da IA já havia sido levantada recentemente pelo investidor norte-americano Michael Burry, famoso por prever o colapso do mercado financeiro em 2008. Na semana passada, o fundo de hedge de Burry, Scion Asset Management, apostou o equivalente a US$ 1 milhão contra a Nvidia.

🔄 Reinvestindo em IA

Durante a apresentação de seus resultados financeiros, o SoftBank informou que a venda das ações da Nvidia foi realizada para financiar outras apostas em IA e infraestrutura, mais notavelmente na OpenAI.

Segundo o CFO do SoftBank, Yoshimitsu Goto, a venda faz parte de um esforço para garantir a "monetização de ativos". O grupo precisa dos recursos para iniciativas como o Stargate, um projeto de US$ 500 bilhões para a construção de data centers e infraestrutura de IA nos EUA, em parceria com a OpenAI e a Oracle.

Com a notícia, as ações da Nvidia caíam quase 3,7% por volta das 13h (horário de Brasília).

🔧 Ferramenta da Semana: Pika (Pika Labs)

O que é?

Pika (ou Pika Labs) é uma plataforma de inteligência artificial especializada em geração de vídeo. Ela permite que qualquer pessoa crie e edite vídeos curtos e de alta qualidade usando simples comandos de texto ou imagens estáticas.

O que ela faz?

Diferente de ferramentas de apresentação ou transcrição, o Pika foca em dar vida às suas ideias visuais. Suas principais funções incluem:

• Texto-para-Vídeo: Você descreve uma cena (ex: "um robô dançando na chuva em estilo neon") e a IA gera um clipe de vídeo correspondente.

• Imagem-para-Vídeo: Você pode enviar uma foto ou ilustração e o Pika a anima, adicionando movimento (como vento, água corrente ou movimento de personagem).

• Edição com IA: Permite modificar elementos específicos dentro de um vídeo, como alterar roupas, expandir a tela do vídeo ou mudar o estilo visual.

Por que é útil?

O Pika se destaca por tornar a criação de vídeo, algo tradicionalmente complexo e demorado, acessível a todos. É uma ferramenta excelente para criadores de conteúdo, profissionais de marketing que precisam de visuais rápidos para redes sociais, ou artistas que desejam prototipar ideias visuais dinâmicas.